企业知识库 RAG 如何建设？从文档导入到 AI

最近很多公司都在搭企业知识库，想让 AI 真正读懂内部的制度和流程。

说白了，RAG 就是让大模型先查资料再回答。以前问“出差住宿标准”，它可能凭经验瞎编；现在先去制度里找答案，还能附上原文出处。不过它只能减少瞎编，没法彻底消灭幻觉。

落地分两步：先把 Word、PDF 等文档清洗切块，转成向量存进数据库；员工一提问，系统就检索相关片段交给大模型组织语言。

最容易翻车的，是文档太乱、切得太碎、权限没管好。建议别一上来全公司铺开，先挑高频场景，拿几百份高质量文档做个原型跑起来。

真正要看的不是 AI 会不会答，而是它能不能按咱们的真实资料答对。